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搜索资源列表

  1. 基于MFCC和SVM的说话人性别识别

  2. 基于MFCC和SVM的说话人性别识别 建立了普通话语音性别数据库 ,提出联合梅尔频率频谱系数(Mel-frequency Cepstrum Coefficients,MFCC)的特征提取方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法进行说话人性别识别 ,并与其它分类方法进行比较 ,实验结果表明该方法的说话人性别识别准确率达到98.7%,明显优于其它分类器。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-10-27
    • 文件大小：532480
    • 提供者：mimi0shirley

  1. 音频特征参数MFCC的MATLAB程序

  2. MFCC-MEL域倒谱系数，是基于人耳听觉特性的特征参数，在语音识别、音频分类检索等领域有广泛应用；

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-11-13
    • 文件大小：3072
    • 提供者：anqier1009

  1. MFCC 特征码提取 语音识别

  2. MFCC 调试通过 c++ 代码 对mfcc系数提取的实现。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-07-30
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：deepken

  1. 基于倒谱基音混合参数话者识别程序

  2. 基于VC++的说话人识别程序,提取的特征参数是MEL倒谱系数，使用的方法是矢量量化

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2008-03-20
    • 文件大小：905216
    • 提供者：xing20044725

  1. 语音识别的MFCC算法研究

  2. 详细介绍了一种在语音识别中取得一定良好效果的Mel 倒谱提取的改进算法。在语音识别系统中, MFCC 参 数是经常使用的特征参数之一。MFCC 参数主要描述了表征声道特性的谱包络特征, 而忽略了基音频率对它的影响。然 而基音频率会影响MFCC 参数对声道特性的准确描述, 进一步影响语音识别系统的性能。提出了一种MFCC 的改进参 数, 该参数并不直接对语音短时幅度谱进行提取, 而是首先对幅度谱进行平滑, 在谱包络的基础上计算MFCC 参数, 从而降 低基音频率对其的影响。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-12
    • 文件大小：126976
    • 提供者：peiweifeng

  1. 说话人识别的信号处理部分及MFCC的求系数部分代码

  2. 说话人识别的信号处理部分及MFCC的求系数部分代码，说话人识别的信号处理部分及MFCC的求系数部分代码

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2011-04-17
    • 文件大小：27648
    • 提供者：xxjpjj

  1. MFCC 梅尔倒频谱系数 详解

  2. 在语音辨识（Speech Recognition）和语者辨识（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是「梅尔倒频谱系数」（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC），此参数考虑到人耳对不同频率的感受程度，因此特别适合用在语音辨识。下面简单的介绍一下求解MFCC的过程。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-04-19
    • 文件大小：36864
    • 提供者：hehui86

  1. 语音识别技术文章.rar

  2. 第一部分 基本理论 第2章 听觉机理和汉语语音基础 2. 1 概述 2.2 听觉机理和心理 2.2.1 语音听觉器官的生理结构 2.2.2 语音听觉的心理 2.3 发音的生理机构与过程 2.4 汉语语音基本特性 2.4. 1 元音和辅音 2.4.2 声母和韵母 2.4.3 音调(字调) 2.4.4 音节(字)构成 2.4.5 汉语的波形特征 2.4.6 音的频谱特性 2.4.7 辅音的频谱特性 2.4.8 汉语语音的韵律特征 2.5 小结 参考文献 第3章 语音信号处理方法--时域处理 3.1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-12
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：wangjunhui1984

  1. vs2010音频文件MFCC提取程序

  2. 选择一段语音信号.wav，可以计算得到他的MFCC系数，最多13阶，可选择地写入txt文件中。适用于语音识别。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-06-01
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：scholes88

  1. MFCC上位机提取

  2. 选择一段语音信号.wav，可以计算得到他的MFCC系数，可以存储到TXT文件，方便大家提取语言信号的特征系数

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-02-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：endual

  1. 作为说话人识别特征参量的MFCC的提取过程

  2. 作为说话人识别特征参量的MFCC的提取过程，Mel频率倒谱系数（MFCC）是语音信号的 频域参数，它是一种基于人耳对语音频率的非线形感 知特征的描述

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2012-03-01
    • 文件大小：186368
    • 提供者：dcdos139

  1. Mfccmatlab

  2. MFCC系数提取

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-04-17
    • 文件大小：177152
    • 提供者：houjp

  1. 关于MFCC「梅尔倒频谱系数」

  2. 在语音辨识（Speech Recognition）和语者辨识（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是「梅尔倒频谱系数」（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC），此参数考虑到人耳对不同频率的感受程度，因此特别适合用在语音辨识。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-11-05
    • 文件大小：36864
    • 提供者：fancy_lin

  1. mfcc特征提取 语音识别特征提取

  2. MFCC：Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征，MFCC已经广泛地应用在语音识别领域。由于Mel频率与Hz频率之间非线性的对应关系，使得MFCC随着频率的提高，其计算精度随之下降。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-01
    • 文件大小：1024
    • 提供者：honeyrr

  1. 语音识别MFCC特征提取matlab代码

  2. 语音识别MFCC特征提取matlab代码。 「梅尔倒频谱系数」（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC），是最常用到的语音特征，此参数考虑到人耳对不同频率的感受程度，因此特别适合用在语音辨识。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-02-22
    • 文件大小：1024
    • 提供者：pengxiaotu

  1. 基于MFCC的GMM的语音识别

  2. 语音识别的Matlab代码，提取的特征为Mel频率倒谱系数，采用的方法为高斯混合模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：wgs1024

  1. 语音信号梅尔倒谱系数（MFCC）计算，matlab代码

  2. 本代码实现读入语音信号，提取该信号的梅尔倒谱系数，为后面的声音模板匹配打基础

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-04-18
    • 文件大小：1024
    • 提供者：lebronze

  1. mfcc提取声音特征

  2. MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的， 它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2017-10-20
    • 文件大小：4096
    • 提供者：lovesky214

  1. java实现MFCC系数的提取处理

  2. java提取语音信号中的mfcc系数，通过此系数可以进行语音信号方面的处理

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-11
    • 文件大小：82944
    • 提供者：qq_40077974

  1. MFCC系数提取一步到位函数

  2. MFCC参数提取一步到位！我相信你也有这个M文件。我相信你真的有这个M文件。我相信你一定有这个M文件。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-01
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_46422143
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